• 정보와 통신
• /
• 제30권9호
• /
• pp.33-39
• /
• 2013

자동차 IT 융합의 흐름에 따라 차량용 엔스크린 관련 기술이 본격적으로 상용화되고 있다. 정보 제공과 콘텐츠 공유를 주요 특성으로 하는 차량용 엔스크린 관련 기술들은 기기간 연동 이슈가 해결되면서 본격적인 서비스를 예고하고 있다. 차량용 엔스크린의 범위는 주요 이슈인 헤드유닛과 스마트폰의 연동 뿐만 아니라, 넓게 보면 블랙박스, 카메라, 뒷좌석 디스플레이, 클라우드 서버까지를 포함한다고 볼 수 있다. 산업적으로는, 헤드유닛을 중심으로 융합을 가져가려는 자동차 업체와 스마트폰을 중심으로 융합을 주도하려는 IT업계가 주도권을 잡기 위한 다양한 경쟁과 협력이 이루어지고 있다. 본 고에서는 차량용 엔스크린 서비스와 관련된 경쟁 동향을 정리하고 관련 기술 동향 및 발전 방향에 대해서 살펴 본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.5-7
• /
• 2018

지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.952-954
• /
• 2013

모델 기반 평가 방법은 블랙박스 테스트의 한 종류로 평가 항목의 생성과 평가 항목의 실행이 모델 기반 평가 도구를 통하여 자동으로 이루어지는 평가 방법이다. 자동차 지능형 헤드램프의 AFLS/ADB를 대상으로 무작위 평가 생성 기법과 T-method 평가 생성 기법을 이용 하여 평가 항목을 생성하고 비교해 보았으며 Vector CANoe를 사용하여 시뮬레이션을 구성하고 CAPL을 이용하여 스크립트를 작성하고 평가하여 나온 평가 보고서를 확인 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.71-72
• /
• 2020

본 논문에서는 자동차 블랙박스를 사용하여 촬영된 비디오에서 자동차 사고 발생 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 객체 추적 과정에서 구한 조감도 좌표를 사용하여 각 차량 사이의 거리에 기반을 두고 교통사고 여부를 판단한다. 그런데 거리만을 사용하여 사고 여부를 판단하는 경우 자동차가 밀집된 주·정차 환경에서는 오검출의 확률이 높아질 수 있다. 이를 위해 각 차량에 대한 움직임 벡터를 계산하고 벡터 간의 정보(사잇각과 크기 등)를 사용하여 차량의 주·정차 여부를 판단한 후 사고 검출 대상에서 배제할 수 있도록 한다. 주·정차 판단 여부를 통해 사고 검출의 정확도를 향상할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권11호
• /
• pp.765-778
• /
• 2013

본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.2532-2537
• /
• 2012

최근 자동차 산업의 활성화로 운전자 보조시스템에 연구가 많이 이루어지고 있으며, 그 중 AVM 시스템(Around View Monitoring System)에 대한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SoC(System on Chip)의 형태로 개발되었다. 그러나 Car PC가 차량에 장착되어 있으면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없이 소프트웨어만으로 시스템을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 Car PC 기반의 AVM 시스템 기능에 위치 정보 기능인 위도, 경도, 속도 기능을 추가하여 위치정보를 제공하는 AVM 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구현한 위치 정보를 제공하는 AVM 시스템에 저장 기능을 추가하면 AVM 블랙박스 시스템으로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
• /
• pp.525-527
• /
• 2013

최근 IT 기업들이 자동차에 IT도입에 열을 올리고 있으며, 그 중에서도 미터 클러스터는 운전자의 편의성을 고려하여 많은 연구와 관심이 증대되고 있다. 자동차 계기판은 전자기기의 발전과 더불어 아날로그 계기판, 디지털 계기판, 이 둘을 함께 사용한 하이브리드 계기판, 그리고 보다 상세한 정보를 이미지와 함께 제공해 주는 스마트 하이브리드 계기판으로 발전하고 있다. 기존의 미터 클러스터는 단순히 차량의 제한된 정보를 표시하며, 운전자의 운전 상태에 따른 시인성이 부족하며, 차량의 상태, 그리고 운행지역의 주변 환경적 정보의 부족으로 인해 운전자의 안정성이 고려되지 못한 부분이 많아 운전자의 안전 운전에 도움이 되지 못하는 부분이 많다. 따라서 본 논문에서는 차량의 상태, 운행 환경정보 등의 통합 된 정보를 LCD 디스플레이 기반에서 운전자의 시인성과 안정성 우선으로 하는 레이아웃을 연구하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1306-1311
• /
• 2013

차량 운전자는 안전을 위해 항상 자신의 차량의 상태를 점검하고 파악하는 것이 필수이다. 운전자가 자동차의 상태를 알려고 하면 자동차 네트워크인 OBD-II와 연결되는 OBD-II 커넥터를 이용하여 자동차 실시간 제어 데이터를 이용해 자동차의 상태를 알 수 있다. 하지만 OBD-II의 데이터를 가져오는 커넥터는 스마트 디바이스(스마트폰, 블랙박스, EDR등)에 연결되는 통신 연결 방식이 각각 다르다. 차량 운전자가 스마트 디바이스를 다른 장치(안드로이드->아이폰, 아이폰->안드로이드 등)으로 바꾸게 되면 커넥터 또한 바뀌어서 새로 구매를 해야 하는 불편함이 존재 한다. 본 논문은 이러한 단점을 보완 하고자 각 장치에서 대부분 사용되어 지는 Bluetooth와 Wifi, WCDMA 모듈을 통합하여 사용자가 1개의 리더기 만으로도 어느 장치에서든지 OBD-II네트워크에서 자동차 실시간 제어 데이터를 알 수 있는 OBD-II 네트워크의 리더를 위한 통합 하드웨어를 구현 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.468-469
• /
• 2018

본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2016

본 논문은 블랙박스 적용을 위한 적응형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 자동차 개인 저장장치 영상을 이용한 차량 번호판 검출을 위한 전처리 단계로 사용하였다. 제안 방식은 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)와 누적분포함수(CDF: Cumulative Density) 이용하여 영상의 밝기 분포도를 분석하였다. 이 두 함수는 일정한 간격을 두고 샘플링 한 영상을 사용하여 구하였다. 두 함수를 이용하여 영상의 특성을 분석하여, 특정 인자를 검출하였다. 검출된 인자를 분포도에 따라 각각 다른 스트레칭을 수행하였다. 알고리즘 검증은 촬영 된 자동차 개인 저장장치 영상을 사용하였다. 기존 알고리즘 비교는 시각적인 평가, 히스토그램 분포, 표준 및 표준 편차 값을 분석하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 자동차 번호판 인식 알고리즘에 적용하여 번호판 인식율을 분석하였다. 기존 알고리즘보다 열화 현상이 적게 나타났고, 향상된 콘트라스트 값을 통하여, 차량 번호판 검출에서 기존 알고리즘보다 정확한 위치가 나타났다.